這里跟大家分享一個互聯網追蹤用戶的技術，這個跟蹤技術就像一塊牛皮糖，即使你不登錄，哪怕你卸載重裝瀏覽器，它可能還能追蹤到你，因為這個指紋是基于你的設備的一些硬件信息來生成的，基本上如果你的設備不更換，大概率可以確保指紋不變，從而持續追蹤你，而且是跨網站追蹤。

瀏覽器指紋追蹤

類似人的外貌和指紋，Web客戶端(這里主要指瀏覽器)也有多種“外貌”信息和“指紋”信息，將這些信息綜合分析計算后，可對客戶端進行唯一性識別，進而鎖定、追蹤、了解網民行為和隱私數據。

基本指紋

基本指紋是任何瀏覽器都具有的特征標識，比如硬件類型、操作系統、用戶代理、系統字體、語言、屏幕分辨率、瀏覽器插件 (Flash, Silverlight, Java, etc)、瀏覽器擴展、瀏覽器設置、時區差等眾多信息，這些指紋信息“類似”人類的身高、年齡等，有很大的沖突概率，只能作為輔助識別。

高級指紋

基本指紋就像是人的外貌特征，外貌可以用男女、身高、體重區分，然而這些特征不能對某個人進行唯一性標識，僅使用基本指紋也無法對客戶端進行唯一性判定，基于HTML5的諸多高級指紋對此提供了新思路。

Canvas指紋

說到高級指紋，不得不提Canvas指紋，Canvas(畫布)是HTML5中一種動態繪圖的標簽，可以使用其生成甚至處理高級圖片。

利用Canvas進行追蹤的一般過程大致如下：

基于Canvas標簽繪制特定內容的圖片，使用canvas.toDataURL()方法獲得圖片內容的base64編碼(對于PNG格式的圖片，以塊(chunk)劃分，最后一塊是32位CRC校驗)作為唯一性標識。

AudioContext指紋

HTML5提供給JavaScript編程用的Audio API則讓開發者有能力在代碼中直接操作原始的音頻流數據，對其進行任意生成、加工、再造，諸如提高音色，改變音調，音頻分割等多種操作，甚至可稱為網頁版的Adobe Audition。

AudioContext指紋原理大致如下：

生成音頻信息流(三角波)，對其進行FFT變換，計算SHA值作為指紋，音頻輸出到音頻設備之前進行清除，用戶毫無察覺。

AudioContext指紋基本原理：

主機或瀏覽器硬件或軟件的細微差別，導致音頻信號的處理上的差異，相同器上的同款瀏覽器產生相同的音頻輸出，不同機器或不同瀏覽器產生的音頻輸出會存在差異。

AudioContext和Canvas指紋原理很類似，都是利用硬件或軟件的差異，前者生成音頻，后者生成圖片，然后計算得到不同哈希值來作為標識。

科技公司通過大數據，會對你進行一個大體的畫像，然后按照你的喜好推送信息。

比如一些精準的廣告，這些收集你瀏覽器信息的動作，默默的在后臺發生，用戶根本毫無覺察。

你的每一次點擊，都無情的出賣了你，這些信息會被綜合分析，相關網站能夠對你進行唯一性識別，進而鎖定、追蹤。

為了保護隱私，或者跨境電商多店鋪防關聯，甚至是Facebook養號，可以使用反指紋瀏覽器。

反指紋瀏覽器如Hubstudio可以在設備、IP、位置、操作習慣等參數上進行修改，在不同的角度繪制你的假指紋，讓你匿名在互聯網上，無法被識別。

反指紋瀏覽器廣泛用于Facebook養號，一臺電腦只要打開反指紋瀏覽器，就能同時注冊登錄多個Facebook賬號，反指紋瀏覽器能確保每個Facebook賬號都處在獨立的環境當中去，不會被檢測到，自然不會被封號。

關鍵詞：指紋,網絡安全,軟件,功能規則,外貿工具,亞馬遜

特別聲明：以上文章內容僅代表作者本人觀點，不代表ESG跨境電商觀點或立場。如有關于作品內容、版權或其它問題請于作品發表后的30日內與ESG跨境電商聯系。